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huiyuanai709 頭像

huiyuanai709 - AIM：用 AI 寫 Git 提交信息

AIM：用 AI 寫 Git 提交信息 前言 每次提交代碼都要想半天寫什麼？趕項目的時候隨手寫個"update"、"fix bug"就提交了？回頭看提交歷史，滿屏都是"修改文件"這種廢話？ AIM（AI-powered Git Intelligence Message） 就是為了解決這個問題而生的。它是個命令行工具，直接分析你的代碼改動，自動生成規範的提交信息。 安裝 dotnet tool i

.net , 後端

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u_14306318 頭像

咚咚王哲 - 人工智能之數據分析 Pandas：第二章 Series

人工智能之數據分析 Pandas 第二章 Series (文章目錄) 前言 Pandas 的 Series 是其最基礎、最核心的一維數據結構，是學習 Pandas 的起點。本文從定義、特點、創建方式、常用操作、注意事項等方面進行系統而詳細的介紹。 一、什麼是 Series？ Series 是一個帶標籤索引的一維數組，由兩部分組成：

d3 , 數組 , yyds乾貨盤點 , 人工智能 , 數據分析 , Python

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u_16099343 頭像

編程夢想編織者 - Hadoop核心架構內部機理詳解_hadoop實現內管

第二章：核心架構解析 2.1 整體架構設計 Chili3D採用模塊化的分層架構設計，將複雜的CAD應用程序分解為多個相互協作的功能模塊。這種設計不僅使代碼結構清晰、易於維護，也為二次開發提供了良好的擴展點。本章將深入分析Chili3D的核心架構，幫助讀者理解系統的運作機制。 2.1.1 分層架構概述 Chili3D的架構可以分為以下幾個層次：

命令模式 , 初始化 , 應用程序 , 後端開發 , Python

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u_16993377 頭像

一線數智 - AI時代 客户標籤體系為什麼必須重做？

　 【一線數智資訊】在過去十多年的移動互聯網年代，客户運營一直圍繞“標籤”展開：年齡、性別、消費頻次、品類偏好……，基於大數據的標籤same like方式推薦，但當企業進入 AI 原生時代，大模型、向量數據庫、智能體開始走進業務，傳統標籤體系正在快速失效。 　　不是傳統標籤不重要，而是客户已經變了，業務節奏變了，而標籤體系沒變就會有問題。所以就出現了

靜態屬性 , 數據 , 自動生成 , 人工智能 , 深度學習

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u_16213718 頭像

mob64ca1418aeab - 遇到密碼鎖不會開？ 密室中常見的8款密碼鎖應該這樣開！

點擊查看代碼 #includebits/stdc++.h using namespace std; bool check(int k,int n,const vectorvectorint pos) { //枚舉所有可以作為障礙區的起始位置 for(int r=0;r=n-k;r++){ for(int c=0;c=n-k;c++){ boo

include , i++ , 後端開發 , ci , Python

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u_16213641 頭像

mob64ca14061c9e - nodejs node_modules共用

如何構建一個高可用的node環境 主要解決問題： 故障恢復 多核利用 多進程共享端口 cluster （集羣） cluster可以多核監聽同一個端口。實現多進程共享端口，這個在node底層已經做好了。 folk（child_process.fork）方式不能

node , docker-compose , 架構 , 後端開發 , Nginx , Docker

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u_16099187 頭像

網絡安全俠 - fiddler 能抓取到python程序的request請求嗎

一、簡介 Proxifier軟件是一款極其強大的socks5客户端,同時也是一款強大的站長工具。Proxifier支持TCP，UDP協議，支持Xp，Vista，Win7，支持socks4，socks5，http代理協議可以讓不支持通過代理服務器工作的網絡程序能通過HTTPS或SOCKS代理或代理鏈。 二、安裝proxifi

配置文件 , 應用程序 , 後端開發 , 代理服務器 , Python

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u_12902 頭像

jiecho - kubenetes 彈性擴縮容

P23設計彈性伸縮架構 瞭解：垂直擴展和水平擴展 垂直擴展： 提升單個節點自身處理能力。通過升級或更換更強大的硬件等。對於AWS就是通過改變和提升實例的類型和大小。使其有更強的計算能力。 eg. M5.large→M5.24xlarge *注意垂直擴展有上限，上線取決於AWS提供的最大實例的大小。 水平擴展： 通過增加更

AWS , 雲計算 , kubenetes 彈性擴縮容 , 架構 , 後端開發

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u_16213715 頭像

mob64ca1417eedd - java多數據源dou

1.Sharding-JDBC快速入門 1.引入maven依賴 dependency groupIdorg.apache.shardingsphere/groupId artifactIdsharding-jdbc-core/artifactId version${latest.release.version

ShardingJDBC , spring , java多數據源dou , 生成器 , 後端開發 , JAVA

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u_14499 頭像

coolfengsy - border deshed 虛線間距調整

border屬性指定了盒的border區的width，color和style。這些屬性適用於所有元素 border-width與百分比 border-width不支持百分比:不符合語義,邊框不會因設備大小而變化 border-width默認是medium:3px,因為border-style:double至少3px才有

chrome , 寬高 , firefox , 架構 , 後端開發

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u_16213622 頭像

mob64ca1401b651 - 給前端返回更為合乎情理的數值的小方法_查出的小數0.01返回給前端數據的時候變為.01

第一章：Dify工具返回結果格式化處理概述 在使用 Dify 工具進行 AI 應用開發時，其返回結果通常為結構化的 JSON 數據。為了便於前端展示或下游系統處理，對這些原始數據進行格式化是必不可少的步驟。合理的格式化策略不僅能提升數據可讀性，還能增強系統的穩定性和用户體驗。 結果數據的基本結構 Dify 執行完成後返回的數據

字段 , 數據 , 後端開發 , harmonyos , Json

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u_16099331 頭像

墨色天香 - c++入門---------繼承篇

目錄 一 繼承的概念與定義 1 繼承的概念 2 示例 3繼承定義 （1）定義格式 （2）繼承方式與訪問限定 (3)繼承基類成員訪問方式的變化 4 繼承類模板 二 基類和派生類之間的轉換 1 基礎類型轉換 2 基類和派生類轉換 3 示例 三 繼承中的作用域 1 隱藏規則

成員變量 , 開發語言 , 成員函數 , 派生類 , c++ , 後端開發 , Python

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u_16213721 頭像

mob64ca14196783 - 前端數據本地存儲介紹

前端本地存儲（Cookie、LocalStorage、SessionStorage） 在前端開發中，本地存儲用於在瀏覽器中持久化或臨時存儲數據，常見場景包括保存用户登錄狀態、記住用户偏好、緩存臨時數據等（如小米官網手機端頭部廣告的 “關閉後不再顯示” 功能）。本文將詳細梳理Cookie、LocalStorage、SessionStorage及輔助工

狀態模式 , 字符串 , 數據 , 後端開發 , 前端 , Json , Python

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zyx178 頭像

碼出財富 - 程序員最不想遇到的10種代碼註釋，你遇到過幾種？

寫代碼時，我們常常聽到“要多寫註釋”的建議。但你可曾想過，有些註釋比沒有註釋更糟糕？它們不僅無法幫助理解代碼，反而會成為團隊的負擔。 1. “TODO”註釋：永遠的明日清單 def calculate_salary(employee): # TODO: 這裏需要優化性能 result = 0 for i in range(100000

yyds乾貨盤點 , 註釋 , 後端開發 , JAVA , 代碼庫

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u_14850 頭像

ctaxnews - NGINX從入門到精通導航 -

為什麼 Nginx 是現代 Web 架構的“流量入口”？ 在當今高併發、微服務盛行的時代，Nginx 已成為絕大多數網站的“第一道門”。無論是淘寶、騰訊、Netflix 還是 Kubernetes Ingress，背後都有 Nginx 的身影。 它不僅是靜態資源服務器，更是反向代理、負載均衡、API 網關、WAF 防火牆的核心組件。 本

服務器 , 後端開發 , Nginx , 前端 , Python

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u_16213611 頭像

mob64ca13ff28f1 - WebRTC VAD流程解析【摘自“語音算法組”公眾號-Ryuk】

文章目錄 前言 一、高斯混合模型介紹 1.高斯模型舉例 1）定義 2）舉例説明 2.高斯混合模型(GMM) 1）定義 2）舉例説明 3）一維曲線 二、VAD高斯混合模型

音視頻 , 高斯混合模型 , 信號處理 , 算法 , 後端開發 , webrtc , Python

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u_13633 頭像

daleiwang - java uml 設計代碼練習題

不定項選擇題： 1．一個軟件產品是否成功，因素有（ ）。 l 需求收集是否正確 l 體系結構的構建是否合理 l 測試是否完全 l 軟件的管理 2．開發過程中最困難的一個環節是（ ）。 人與人之間的交流 3．用例是從（ 用户 ）的觀點對系統行為的一個描述。 4．順序圖所表達的是基於（ 時間順序 ）的動態交互。 5．當需要在

類繼承 , 用例 , 後端開發 , java uml 設計代碼練習題 , JAVA , 順序圖

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u_12228 頭像

香奈兒 - rk3588支持硬件虛擬化嗎

關於OpenWrt下運行.Net需要上Mono這回事 這幾天淘到了一台T640 Plus ，買了一個 I350 AM3 祖國版 和 i210 移除掉自帶的 Mini-Pcie 網卡 搭建家庭主路由來着、畢竟T640 支持 AES 指令集 性能強大 拓展完善 原本設想是EXSi 開直通安裝Koolshare 的 LEDE ，結果硬件關係自帶的網卡

正常運行 , 虛擬化 , 雲計算 , rk3588支持硬件虛擬化嗎 , 頭文件 , ci

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pc2005 頭像

PC2005-cloud - STM32F103ZET6開發板串口只發不收問題解決

問題描述 最近在使用 STM32F103ZET6 開發板調試串口時，遇到了一個詭異的問題：單片機能正常向 PC 發送數據，但始終無法接收 PC 下發的數據，甚至連串口接收中斷都沒觸發。更奇怪的是，相同的代碼在STM32F103C8T6 最小系統板上能完美運行收發雙向通信。經過多輪排查，發現串口重定向可以解決問題，在此記錄完整過程，給遇到類似問題的開發者避坑。 解決：引腳重定向 將 USART1 默

操作系統

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u_16213669 頭像

mob64ca140ce312 - 機器學習必知必會：凸優化

本文包含：--> --> 本文章為轉載內容，我們尊重原作者對文章享有的著作權。如有內容錯誤或侵權問題，歡迎原作者聯繫我們進行內容更正或刪除文章。

連線 , 人工智能 , 深度學習 , 圖像理解

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u_14172 頭像

archangle - easypoi獲取索引

1準備好要導入的Excel，注意Excel的標題要和domain中的@Excel(name = "標題")一樣 1 導入驗證包支持 !-- JSR 303 規範驗證包 -- dependency groupIdorg.hibernate/groupId artifactIdhibernate-valid

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , easypoi獲取索引 , hibernate , 用户名

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u_16099323 頭像

架構魔法師 - 深度學習投影器

本練習程序是受到了這個老外博文的啓發，感覺挺有意思，就嘗試了一下。他用的是opencv，我這裏用的是matlab。 過去寫過透視投影，當時是用來做傾斜校正的，這次同樣用到了透視投影，不過更有意思，是將一張圖像貼到另一張圖像上。 兩個透視投影都需要先計算投影矩陣，傾斜校正那一篇是通過解線性方程組求的變換矩陣，而這一篇是通過奇異值分解求的變換矩陣。 為了對齊兩張圖像

投影矩陣 , 深度學習投影器 , 奇異值分解 , 透視投影 , 人工智能 , 深度學習

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u_12897 頭像

jordana - mem函數庫

MKL庫中基本線性代數子程序，BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms)庫，是一個API標淮，用以規範發佈基礎線性代數操作的數值庫（如向量或矩陣乘法）。其中CBLAS是BLAS的C語言接口。 庫中前綴用來區分所支持處理的數據類型。

機器學習 , 矩陣乘法 , include , mem函數庫 , i++ , 人工智能

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u_17580222 頭像

mb691327edb400f - AI賦能招聘：重塑HR工作新生態

AI賦能招聘：重塑HR工作新生態 在生成式AI重構商業邏輯的今天，4.4萬億美元的潛在價值正等待挖掘，但多數企業仍停留在AI應用的“試點困境”，中小企業尤為突出——“不會用、不敢用”的顧慮，讓組織間的“AI優勢鴻溝”持續擴大。對於人力資源管理而言，這場變革既是挑戰更是機遇：HR若能借AI之力突破傳統工作瓶頸，便能從繁瑣事務中抽身，迴歸戰略賦能的核心角色；反之，則可能成為組織

數據管理 , 數據 , ATS , 人工智能 , 深度學習

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